×
Подпишитесь
на «Точку доступа»
Подпишитесь на рассылку и получите книгу Дмитрия Румянцева «Продвижение бизнеса ВКонтакте. Системный подход»

    Даю согласие на обработку персональных данных и принимаю условия политики конфиденциальности
    Согласен на получение новостей и предложений по оставленным данным

    В каких случаях нужна аналитика: 6 ситуаций

    Решения, которые вы принимаете под влиянием эмоций, могут оказаться фатальными для бизнеса. Дмитрий Некрасов, CEO «Датмарк», рассказывает о шести ситуациях, где прежде всего нужно смотреть на данные.

    Представьте, что вы едете на автомобиле утром на работу. Вы не смотрите на спидометр, но по ощущениям не превышаете скорость. На работе вы приходите в восторг от презентации сотрудника, который предлагает активно развивать новый продукт — ваша интуиция подсказывает, что это повлечет взрыв продаж. А вечером вы решаете купить акции компании, про которую вы услышали от вашего руководителя. Он же умный и опытный человек, знает толк.

    Однако акции начали быстро падать — это оказался пузырь, а вы не разобрались в этом. Новый продукт компании провалился с треском, потому что не провели исследование потребителей, не было MVP и вообще никаких тестов.

    А вечером вам пришел штраф за превышение скорости аж на 35 км/час выше допустимой. Надо было просто посмотреть на спидометр.

    Все эти метафоричные ситуации объединяет одно — решения были приняты под влиянием эмоций, а не данных. В бизнесе решения, принятые таким образом, могут быть фатальными. Разберем шесть ситуаций, которые знакомы многим руководителям. В них никогда нельзя принимать решения без опоры на аналитику.

    1. Повышение/увольнение сотрудников отдела продаж

    Суть: если кадровые решения принимаются на основе нематериальных заслуг (проявление лидерских качеств, успешные переговоры, менторство) или деструктивного поведения (токсичность, интриги), то аналитика здесь не нужна.

    Но если вам необходимо определить, кто из менеджеров достоин повышения, а с кем следует расстаться на основе результатов и показателей, то правильнее будет изучить их продуктивность более детально.

    Что делать: не смотрите только на объем продаж. В некоторых случаях это может быть лукавая статистика. У менеджера может быть одна крупная сделка с низкой маржинальностью. Либо это клиент другого менеджера, с которым отношения не надо налаживать с нуля. Разберитесь в продажах менеджеров и поймите, кто из них проделал большую работу и чьи результаты будут полезны для компании в долгосрочной перспективе.

    Пример: Николай продал на 20 млн. А Федор — только на 15. Во многих компаниях повысили бы именно Николая просто потому, что он принес больше денег. Но если копнуть глубже, то окажется, что все клиенты Николая — разовые. Среди них нет повторных продаж и видно, что с ними после заказа больше не работали. Более того, Николаю повезло, что был один крупный заказ от клиента, который ему достался от другого менеджера.

    У Федора не было таких крупных заказов. Но почти 50% клиентов возвращались снова. Федор работает со своими клиентами, удерживая их в компании и помогает сокращать расходы на привлечение. Результаты Федора могут быть полезнее для компании в перспективе, чем сиюминутные достижения Николая.

    Кстати, на странице вы можете получить подборку бесплатных полезных материалов от Дмитрия Румянцева и других экспертов.

    Аналитика в бизнесе, анализ данных и принятие решений: примеры

    2. Большой заказ на склад

    Суть: зачастую поставщики выставляют требования по минимальному заказу. Это вынуждает компании заказывать не только товары первостепенной важности, но и сверх того, чтобы добрать до минимального объема. Поэтому нужно точно понимать, что заказывать, чтобы это точно было распродано. Задача не из легких.

    Что делать:

    • проанализируйте предыдущие продажи такой же продукции или схожей;
    • поймите, что и насколько стабильно продавалось (проведите, например, ABC/XYZ-анализ);
    • рассчитайте плановый период оборачиваемости по группам товаров;
    • учтите экспертное мнение коллег.

    Пример: дистрибьютор промышленных подшипников из Санкт-Петербурга готовил заказ на 35 млн рублей новому поставщику, продукцию которого ранее не продавал. Однако была история продаж аналогичных товаров других производителей. На основе аналитики, подкрепленной экспертным мнением, мы определили, что заказывать. Эта партия была распродана за четыре месяца, вместо планируемых шести.

    3. Планирование промоакций

    Суть: любая промоакция должна иметь четкие параметры и плановые показатели, чтобы считаться успешной или провальной. Например, рост среднего чека, повторных покупок, возврат N ушедших клиентов, ROMI в моменте и в перспективе.

    Что делать: изучите опыт предыдущих кампаний, проведите сегментацию клиентов, выделите целевую аудиторию, определите параметры акции и плановые показатели. После окончания промо оцените изменения метрик, сделайте выводы и сформируйте планы по дальнейшей работе.

    Пример: крупнейшая на 2014 год FMCG-сеть из одного уральского региона еженедельно проводила крупные акции, не используя аналитику для прогнозирования спроса и результатов акции. Итог — при каждой второй акции оставались нереализованными почти 60% продукции. Кстати, в 2015 году вся сеть обанкротилась. Совпадение?

    4. Открытие/закрытие торговых точек

    Суть: в офлайн-бизнесе есть три решающих фактора: локация, локация и еще раз локация. Выбор места под торговую точку должен опираться на качественные и количественные показатели.

    Что делать: оцените примерное количество проживающих и количество работающих людей вокруг. В этом могут помочь рекламные кабинеты «Яндекса», Google, «Вконтакте». Учтите и оцифруйте все особенности локации: маршруты транспорта, парковка, инфраструктура поблизости. Оцените конкурентное окружение и спрогнозируйте изменения в ближайшем будущем. Например, скоро построят новый ЖК рядом или начнется ремонт дороги.

    Пример: региональная FMCG-сеть магазинов формата «У дома» собирает актуальные данные о своих точках: количество конкурентов в радиусе 500 м, расстояние до ближайшего конкурента, количество проживающих или работающих на один магазин и еще 20+ факторов конкретного места. На момент принятия решения о переносе, закрытии или открытии новой точки они владеют всей необходимой информацией о том, где будет рост продаж, а где нет.

    5. Предоставление скидки клиенту

    Суть: предоставление клиенту скидки — зачастую деликатная история. Не стоит делать скидку тем клиентам, которые и так довольны обслуживанием и не планируют уходить от вас.

    С другой стороны, если идти на уступки клиентам, которым нужны только скидки, можно попасть в нисходящую спираль снижения прибылей. Скидки будут нужны постоянно, а без них клиент быстро уйдет туда, где подешевле. Поэтому критически важно понимать на основе данных, кому и какую скидку стоит предоставлять.

    Читайте статью Отработка возражения «дорого» и «нет денег» в продажах

    Что делать: проведите RFM-сегментацию клиентов. Клиенты, которые покупают часто и приносят много дохода, как правило, лояльны и без скидок. Их нужно стимулировать иначе. Например, предлагать дополнительные товары или услуги и оказывать дополнительный сервис. Но не давайте скидки. Клиентам, которые, возможно, собираются уйти от вас, следует в первую очередь предлагать скидки и другие материальные стимулы. Действуйте точечно.

    Пример: к новому сотруднику отдела продаж в В2В-отрасли обратился постоянный клиент. Компания была довольно крупная и известная. Они с легкостью выбили себе большую скидку на заказ среднего размера. И вроде бы все остались довольны, но компания потеряла около 400 тыс. рублей.

    Позже выяснилось, что это хоть и был давний клиент, но делал заказы регулярно примерно на одну и ту же продукцию. Предыдущий менеджер давал скидку вдвое меньше, чем сейчас. Просто они воспользовались неопытностью менеджера-новичка. Если бы он посмотрел аналитику продаж клиента, он смог бы сохранить для компании как минимум 200 тыс. рублей.

    Аналитика в бизнесе, анализ данных и принятие решений: примеры

    6. Повышение цен

    Суть: по мнению экспертов, цена — это самый значимый фактор прибыли. Ее повышение даст больший рост прибыли, чем снижение себестоимости. А значит, цены повышать можно и нужно. Но для всех ли клиентов повышать и на сколько?

    Что делать: проанализируйте чувствительность разных клиентов к вашему продукту на основе истории продаж. Попробуйте незначительно повысить цены для некоторых групп клиентов и замерьте реакцию.

    Пример: компания-разработчик сервисов для бизнеса каждый год планово повышала цену на свой основной продукт. Но эта цена была для новых клиентов. Текущим же клиентам компания делала персональную рассылку с индивидуальными условиями: для кого-то цена останется прежней, для кого-то увеличится незначительно, но все равно будет ниже новой цены.

    Изменение цены происходило точечно и индивидуально. Компания предварительно сегментировала клиентов по размеру, отрасли, объему потребляемых услуг внутри продукта, лояльности. Так появлялась возможность понимать чувствительность цены у разных сегментов.

    Как достичь максимума

    Результат каждого решения может быть непредсказуемым. Даже если вы будете обращаться к данным при принятии тактических и стратегических решений, вы все равно можете испытать неудачу. Но так вы серьезно снизите эту вероятность. И помните, как говорил Уильям Эдвардс Деминг: «Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением».

    Остались или появились вопросы? Мы всегда открыты к обсуждению, просто напишите нам— info@datmark.ru

    Понравился материал? Поделитесь им с друзьями в соцсетях!
    Подпишитесь на «Точку доступа»
    Подпишитесь на рассылку и получите 27 приёмов написания заголовков от Дмитрия Румянцева, которые работают

      Даю согласие на обработку персональных данных и принимаю условия политики конфиденциальности
      Согласен на получение новостей и предложений по оставленным данным

      На авторском курсе Дмитрия Румянцева «Системный SMM» мы делимся самыми актуальными технологиями продвижения бизнеса в социальных сетях. Учим считать экономику проекта, разрабатывать контент-стратегию и настраивать таргетированную рекламу.